Cabozantinib联合Cemiplimab治疗晚期肾上腺皮质癌的试验
该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦于局部晚期不可切除或复发/转移性晚期肾上腺皮质癌(ACC)患者,评估在Cabozantinib基础上联合Cemiplimab(REGN2810)对比单用Cabozantinib的疗效

基本信息
资源简介
Cabozantinib联合Cemiplimab治疗晚期肾上腺皮质癌的试验
该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦于局部晚期不可切除或复发/转移性晚期肾上腺皮质癌(ACC)患者,评估在Cabozantinib基础上联合Cemiplimab(REGN2810)对比单用Cabozantinib的疗效。主要目标为根据RECIST v1.1标准判断联合方案能否改善无进展生存期(PFS);次要目标包括评估联合方案在ACC患者中的耐受性与不良事件、客观缓解率及缓解持续时间。数据可用于肿瘤免疫联合治疗研究、疗效预测及安全性分析(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:局部晚期肾上腺皮质癌、转移性肾上腺皮质癌、复发性肾上腺皮质癌、AJCC v8 III期肾上腺皮质癌、AJCC v8 IV期肾上腺皮质癌、不可切除的肾上腺皮质癌。主要目标:I. 确定在局部晚期不可切除或复发/转移性晚期肾上腺皮质癌患者中,与单用cabozantinib相比,cabozantinib联合cemiplimab(REGN2810)(Cabo-Cemiplimab [REGN2810])能否根据实体瘤疗效评价标准(RECIST)第1.1版改善无进展生存期(PFS)。次要目标:I. 评估Cabo-Cemiplimab(REGN2810)在晚期肾上腺皮质癌(ACC)患者中的耐受性和不良事件。II. 根据RECIST v1.1评估客观缓解率。III. 评估客观缓解的持续时间,
【主题与分类】
主题标签:Metastatic Adrenal Cortical Carcinoma、Recurrent Adrenal Cortical Carcinoma、Unresectable Adrenal Cortical Carcinoma。本站分类:肿瘤。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT06900595
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- OpenDataLab:
数据说明
疾病状态:局部晚期肾上腺皮质癌、转移性肾上腺皮质癌、复发性肾上腺皮质癌、AJCC第8版III期肾上腺皮质癌、AJCC第8版IV期肾上腺皮质癌、不可切除的肾上腺皮质癌。
主要目的:I. 确定与单用卡博替尼相比,卡博替尼联合西米普利单抗(REGN2810)(Cabo-Cemiplimab [REGN2810])能否根据实体瘤疗效评价标准(RECIST)第1.1版改善局部晚期不可切除或复发/转移性晚期肾上腺皮质癌患者的无进展生存期(PFS)。
次要目的:I. 评估Cabo-Cemiplimab(REGN2810)在晚期肾上腺皮质癌(ACC)患者中的耐受性和不良事件。II. 根据RECIST第1.1版评估客观缓解率。III. 评估接受Cabo-Cemiplimab(REGN2810)的ACC患者的客观缓解持续时间、至进展时间(TTP)和总生存期(OS)。
探索性目的:I. 评估单用卡博替尼治疗进展后交叉接受Cabo-Cemiplimab的患者自重新登记起的PFS(根据RECIST 1.1)和OS。
大纲:患者被随机分配到2个治疗组中的1组。A组:患者在每个周期的第1-21天口服卡博替尼,每日一次。在无疾病进展或不可接受的毒性情况下,周期每21天重复一次,持续2年。患者在整个研究期间接受计算机断层扫描或磁共振成像以及血液样本采集。疾病进展后,患者可选择交叉到B组接受联合治疗。B组:患者在第1天接受西米普利单抗静脉输注,持续30分钟,并在每个周期的第1-21天口服卡博替尼,每日一次。在无疾病进展或不可接受的毒性情况下,周期每21天重复一次,持续2年。患者在整个研究期间接受CT扫描或MRI以及血液样本采集。研究治疗完成后,患者每12周随访一次,直至疾病进展,之后在注册后4年内每6个月随访一次。
数据加载示例(图像类)
from PIL import Image
import glob, os
files = (glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.png"), recursive=True)
+ glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.jpg"), recursive=True)
+ glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.tif"), recursive=True))
print("图像文件数:", len(files))
img = Image.open(files[0]); print("尺寸/模式:", img.size, img.mode)
# torchvision Dataset 方式:
# from torchvision import datasets
# ds = datasets.ImageFolder(path) # 要求 子目录=类别
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公开数据往往缺乏完整的病理回证与专家标注。千方医数集依托陕川双基地与超十家三甲医院直连,提供完全合规、去标识化、支持注册级质控的专病数据集交易服务。




